在实际应用中，大多数时候都需要从多个表中获取数据，以检索有用的信息。SQL提供了几个工具来完成这个任务，其中一个工具是SQL UNION操作符。这用于合并对不同表的列执行的两个选择命令的结果。

2020-12-17 13:48:03.760 148

低质量的数据会削弱一个组织的竞争地位，破坏关键的业务目标。

2020-12-16 13:51:03.830 160

数据分析是对数据集进行研究的过程，以发现趋势，并对其中包含的信息得出结论。在专业系统和软件的帮助下，数据分析的应用越来越广泛。它的技术和技巧被广泛用于商业行业，以使组织能够做出更明智的商业决策。科学家和研究人员也用它来验证或反驳科学模型、理论和假设。

2020-12-15 13:19:38.090 150

对于业务分析的不同阶段，企业需要在各个步骤中处理大量数据。根据工作流程的阶段和数据分析的要求，有四种主要的分析类型：描述性、诊断性、预测性和决策性。这四种业务分析提供了企业需要了解的所有信息，从企业的发展状况到为优化功能而采用的解决方案。

2020-12-15 10:12:18.317 300

数据仓库项目是高度复杂的，从根本上讲是有风险的。在众多任务中，领导数据仓库团队的项目经理必须识别所有数据质量风险。这个过程的主要目标是记录与项目风险有关的基本信息。本文主要介绍如何避免其他数据仓库和BI项目所经历的以下四个常见错误，以便成功规划和实施新功能和能力。

2020-12-14 15:23:32.637 536

在冠状病毒大流行之后，数字化转型变得更加重要。全球各地的企业都在努力从大数据中收集实时的运营洞察力，以提高盈利能力，提供卓越的客户体验，并遵守法规。 然而，以业务速度摄取和分析来自不同数据源的快速增长的数据量，却带来了巨大的挑战，尤其是对拥有传统核心基础设施的企业而言。

2020-12-14 10:38:38.963 149

BI仪表板是用于向业务用户分发数据的关键工具。以下是有关如何设计可满足用户信息需求的有效仪表板的建议。

2020-12-11 10:40:31.920 275

通过机器学习对整个公司所有经销商的销售量进行预测，以及对不同类型的经销商的销售量进行预测，得出未来销售计划的辅助参考和指导意见。

2020-12-10 17:01:50.257 261

人工智能（AI）和机器学习（ML）是如今几乎每个人都听到的流行语。 但是，即使是不熟悉它们的人也几乎每天都会遇到这些新技术。随着对这些技术的需求和兴趣激增，该领域出现了许多新趋势。 如果您是技术专业人员或以某种能力参与过技术工作，那么很高兴看到人工智能和机器学习领域的下一步发展。 因此，让我们探讨一下机器学习和AI趋势。

2020-12-10 14:41:04.647 227

当今世界产生的数据量比以往任何时候都要庞大。IDC预测，到2025年，全球数据量将达到175zettabytes。管理这样的数据量为企业提供了提供增强业务服务的能力。然而，它需要包容性的知识和熟练的大数据分析能力。Python编程语言提供了大量的库来处理大数据。得益于Python的易读性和统计分析能力，Python在数据科学、人工智能、机器学习和深度学习中应用最为广泛。

2020-12-09 10:04:53.313 139